舌诊是中医学中最有临床应用价值的诊法之一。近年来,中医舌诊因其简单有效等特点,在国内外得到了越来越多的认可和应用,同时,随着现代科学技术的发展,将图像处理和模式识别等计算机技术与传统中医舌诊相结合,以使中医舌诊避免非量化和主观性等缺点,对舌诊的发展和应用具有重要的现实意义和应用价值,传统中医舌诊学朝着计算机化方向发展已经成为必然趋势。本文正是力图为中医舌诊方法的计算机化发挥自己的微薄之力,解决舌象舌苔厚薄训练和分类问题的方法研究。根据对舌图像的大量观察,本文确定了舌苔在舌上最明显的区域,提出了相应的舌子图像选取方法,明确了具体的研究对象;根据前人的经验结论,确立了提取研究对象纹理特征的方法;设计了基于该种纹理特征进行分类的多个分类器;此外,在设计的多个分类器的基础上,本文应用信息融合思想进行分类器的组合。首先,本文选择一定数量的各个类别的标准样本,对每个样本进行去除反光点等预处理,用Gabor小波提取纹理特征。其次,本文研究并设计了三种分类器,分别是基于遗传算法的分类器,反向传播神经网络的分类器和线性判别分类器。最后,本文用标准样本训练三种分类器,分别测试了这三种分类器的分类效果。应用分类器组合,组合这三种分类器,进行分类效果的测试,发现组合后的分类器提高了分类效果。